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PyCUDA 프레임워크에서 볼륨 렌더링을 구현하기 위한 새로운 커널 디자인 (Novel Kernel Design for Implementing Volume Rendering in the PyCUDA Framework)

  • 이수호;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.349-351
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    • 2022
  • 본 논문에서는 계산양이 큰 볼륨 렌더링을 구현할 수 있는 파이썬 기반의 CUDA(Computed Unified Device Architecture) 커널(Kernel) 디자인에 대해서 소개한다. 최근에 파이썬은 인공지능뿐만 아니라 서버, 보안, GUI, 데이터 시각화, 빅 데이터 처리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있기 때문에 인터페이스만을 위한 언어라는 색을 탈피한지 오래이다. 본 논문에서는 대용량 병렬처리 기법인 NVIDIA의 CUDA를 이용하여 파이썬 환경에서 커널을 디자인하고, 계산양이 큰 볼륨 렌더링이 빠르게 계산되는 결과를 보여준다. 결과적으로 C언어 기반의 CUDA뿐만 아니라, 상대적으로 개발이 효율적인 파이썬 환경에서도 GPU(Graphic Processing Unit)기반 애플리케이션 개발이 가능하다는 것을 볼륨 렌더링을 통해 보여준다.

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미리 계산된 밀도 쿼리 고속화를 이용한 PyCUDA 기반의 최적화된 볼륨 렌더링 (Optimized Volume Rendering Based on PyCUDA with Precomputed Density Query Acceleration)

  • 이수호;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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    • pp.361-364
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    • 2023
  • 볼륨 렌더링은 3D 밀도 데이터를 가시화 할 때 활용되는 기술로써 이 알고리즘에서 중요한 것은 렌더링 시간 단축이며, 본 논문에서는 이 계산시간을 효율적으로 개선시킬 수 있는 방법을 제시한다. 렌더링의 처리시간은 탐색하는 횟수에 따라 결과 차이가 발생하지만, 탐색 횟수가 적을 경우 렌더링의 품질이 저하되고 반대인 경우에는 화질의 표현력은 높으나 많은 처리시간이 소요된다. 따라서 화질이 떨어지지 않는 최소의 탐색 방법이 요구되므로 본 논문에서는 밀도의 탐색 최적화와 시간별 밀도가 존재하는 위치를 예측하여 계산을 효율적으로 처리 할 수 있는 PyCUDA 프레임워크에 대해서 소개한다.

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